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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
监控皇家实体劳动力，包括承包商……
c. 如果我们将新西兰警察局、新西兰国防军和毛利卫生局与皇家实体支出一起计算，政府可能会发现部门支出中承包商和顾问节省的资金略多于三分之一，非部门支出中节省的资金接近三分之二。 d. 2022/23 年，非部门机构在承包商和顾问的 OPEX 上所占总劳动力支出的比例低于部门和部门机构。然而，最新的 2023 年 9 月季度结果显示，部门的 OPEX 份额趋于回升至 10% 左右。 e. 迄今为止，削减支出的动力主要集中在 OPEX 上。这是因为 CAPEX 通常侧重于基础设施的长期建设，并且通常依赖于公共服务部门不会期望直接持续雇用的专业知识类型（例如工程师或建筑师）。
制定英国专业公共卫生劳动力2025-2030
鉴于未来大流行的许多现实威胁，以及从以前的大流行中学习，因此有必要增加专家和通才健康保护劳动力。在英格兰，这应该包括增强EPR，IPC和免疫的ICS劳动力能力和能力。在可预防疾病建模，疫苗策略，疫苗开发和劳动力能力以及交付能力方面投资和优先考虑劳动力至关重要。这将防止可预防疫苗的疾病复兴，支持爆发反应并减少覆盖范围的不平等现象。应该进行更大的教育/培训，以建立能力，以防止和减轻与抗菌素抵抗和医疗保健相关感染相关的风险，通过更好地预防和控制各级感染。这应该超越专业公共卫生顾问，并为在公共卫生技能框架的第3至6级的人们提供清晰的职业途径，以解决接触跟踪等领域。应该对疫苗接种的建模和发展以及专业现场流行病学培训（FET）的作用进行更多的教育和培训。ukhsa和权力下放的国家的其他国家公共卫生机构在该领域中提供系统领导和主题专业知识，但在国家，地区和地方一级之间的协调性更高，而对公共卫生和地方当局的董事的作用提高了，最值得注意的是在英格兰。
2024 年通信趋势雷达。信息膨胀、人工智能素养、劳动力转移、内容完整性和人类解码
除了熟悉人工智能之外，传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员（例如专业传播者、高层管理人员、员工大使）及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样，他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感，从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力，专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。
战略劳动力规划、塑造和调配
成人社会服务 (DASS) 主管与受支持人员、家庭、护理人员、社会护理提供者、志愿部门、健康和福利委员会、卫生、住房、休闲等部门合作，利用战略劳动力塑造和调配；根据当地人口的供应和需求评估和预测当前和未来劳动力的需求。它确定优先事项和计划，确保所需的劳动力，并通过劳动力规划定期审查需求。
收获复合材料的默契知识劳动力发展
关键字：复合材料；制造业;隐性知识；劳动力开发1介绍在1960年代初期，有一个巨大的努力加速技术发展。美国总统约翰·肯尼迪（John F Kennedy）[2]承诺“我们将在这十年中去月球”，而英国（英国）总理哈罗德·威尔逊（Harold Wilson）[3]提出，新英国需要在科学革命的白色热量中锻造。这些举措促使工程师，技术人员和科学家在接下来的几十年中的就业大幅增加。然而，在赢得1979年大选后，玛格丽特·撒切尔（Margaret Thatcher）主持了导致衰退和失业率上升的变化，并对衰老员工的技术行业（尤其是复合材料和核工程）产生了长期影响。那些在早期加入该部门的人现在正在接近或意识到退休。他们离开该行业可能导致默认知识的丧失，进而导致减速增长。类似的考虑适用于工人在雇主之间移动的位置。
社会护理员工报告2023
•威尔士的社会护理工作者登记册•我们2022年劳动力数据收集的数据•我们对威尔士护理人员（CIW）持有的数据的了解的理解•来自CIW运行的2023年年度收益流程的数据。当我们将数据与CIW收集的数据进行比较时，我们发现了一些差异，例如两个组织如何定义角色，以及他们如何从一个可能在一个以上的地方工作的组织收集信息。我们在本报告简介中概述了这些差异。我们还解释了我们所做的事情，以确保我们的数据更加紧密匹配。我们已经调整了一些劳动力数字，但是我们的人口统计数据和所包括的百分比直接来自收集的数据。不幸的是，由于我们面临的一些挑战，我们不能将此劳动力数据作为官方统计数据，这是统计局法规定义的。我们将在以后的收藏中为此努力。虽然额外的工作延迟了报告，但事实证明这是一种有价值的练习。它使我们对两个组织的收集流程以及提供数据的一些问题有了更多的了解。这将有助于我们加强未来收集数据的方式。我们已经共同努力探索如何改善流程。
社会——关于自身员工的可持续性报告
14.8.1 自有劳动力——企业雇员的特征——ESRS .............................................................. 59 14.8.2 自有劳动力——非雇员的特征——ESRS .............................................................. 69 14.8.3 自有劳动力——集体谈判覆盖面和社会对话——ESRS ............................................................................................. 71 14.8.4 自有劳动力——多样性指标——ESRS ............................................................................. 81 14.8.5 自有劳动力——充足的工资——ESRS ............................................................................. 83 14.8.6 自有劳动力——社会保护——ESRS ............................................................................. 86 14.8.7 自有劳动力——残疾人——ESRS ............................................................................. 88 14.8.8 自有劳动力——培训和技能发展——ESRS ............................................................................. 90 14.8.9 自有劳动力——健康和安全指标——ESRS ............................................................................. 93 14.8.10 自有劳动力——工作与生活平衡指标——ESRS ...................................... 101 14.8.11 自有员工——薪酬指标（薪酬差距和总薪酬）—— ESRS ............................................................................................................................. 105 14.8.12 自有员工——事故、投诉和严重人权影响—— ESRS ............................................................................................................................. 111 14.8.13 自有员工——实体特定指标——来自 SASB 的示例指标披露 ............................................................................................................. 116
维持高素质网络安全队伍
1 https://www.gov.uk/government/publications/cyber-security-skills-in-the-uk-labour-market-2024/cyber-security-skills-in-the-uk-labour-market-2024
管理大流行后建筑业的劳动力生产率
建筑行业受到19日大流行的重大影响，既有前所未有的挑战和变革的机会。劳动力短缺，遵守增强的健康和安全法规，以及采用数字技术的快速加速已集体重塑了该行业的运作方式。这些破坏需要重新评估传统劳动力管理实践，强调韧性和创新。本文探讨了在大流行时代提高劳动力生产率的关键策略。中央主题包括利用高级技术，例如自动化，建筑信息建模（BIM）和可穿戴安全设备；采用灵活的工作实践来满足不断发展的劳动力需求；并实施全面的培训计划，以弥合技能差距并促进适应性。本文还研究了政策和行业合作在塑造可持续实践中的作用，强调了公私伙伴关系的重要性以及政府对技术投资的支持。建议专注于培养建筑团队中的韧性，适应性和包容性文化，以减轻劳动力短缺并提高整体运营效率。案例研究说明了数字工具和创新劳动力策略的成功整合强调了这些方法的可行性和好处。通过采用这些策略，建筑行业可以在面对未来的不确定性的情况下将自己定位为可持续增长，提高生产率和韧性提高。